Der Studiengang Computational Humanities an der Universität Würzburg richtet sich an Studierende, die geisteswissenschaftliche Fragestellungen mit computergestützten Analysemethoden bearbeiten möchten. Im Zentrum steht die Verbindung von Textkorpora, historischen oder kulturellen Datenbeständen mit Verfahren aus dem maschinellen Lernen und der Sprachverarbeitung.
Als Vollzeitstudium mit dem Abschluss M.Sc. bietet der Studiengang eine strukturierte Ausbildung, die sowohl fachliche Tiefe in einem geisteswissenschaftlichen Bereich als auch technische Kompetenzen im Umgang mit Daten und Algorithmen vermittelt. Die Zulassung ist zulassungsfrei, sodass der Einstieg ohne Auswahlverfahren möglich ist.
Würzburg positioniert sich damit an der Schnittstelle zweier Disziplinen, die traditionell getrennt betrachtet wurden, und schafft ein Profil, das sowohl in der Forschung als auch in datengetriebenen Berufsfeldern außerhalb der Wissenschaft gefragt ist.
17 Module · 45 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Vermittlung von Kompetenzen zur wissenschaftlichen Analyse von Kulturdaten verschiedener Medientypen durch Formulierung von Forschungsthesen, automatisierte Merkmalsextraktion und statistische Analyse.
Vermittlung fortgeschrittenen Wissens zu Deep Learning Techniken wie FCN, CNN und LSTMs mit praktischen Anwendungsbeispielen in Bild- und Sprachverarbeitung sowie theoretischen Grundlagen.
Vermittlung von Prinzipien und Techniken zur Erschließung, Verwaltung und Erhaltung von Kulturdaten und Forschungsdaten aus dem kultur- und geisteswissenschaftlichen Bereich.
Vermittlung des Arbeitsprozesses der Datenannotation von der Entwicklung von Annotationsrichtlinien über technische Umsetzung bis zur Berechnung von Interannotatoragreement.
Vermittlung von Prinzipien und Techniken zur Konzeption, Bearbeitung und Präsentation digitaler Editionen historischer Dokumente.
Thematisierung aktueller Forschungstendenzen in Computational Humanities an ausgewählten Beispielen wie neue Formen der Informationsrepräsentation oder Informationsextraktion.
Befähigung zur Bearbeitung fachwissenschaftlicher Fragestellungen der Bild-Text-Digitalisierung und Dokumentenanalyse.
Behandlung von Themen zur menschlichen Wahrnehmung und Kognition, Entwurf interaktiver Systeme, Evaluationsmethoden und Schnittstellen zwischen Nutzern und Computersystemen.
Vermittlung neuartiger Forschungsmethoden für die Computational Humanities mit Fokus auf Nachvollziehung, Anwendung und Bewertung dieser Methoden.
Selbständige Erschließung und Bearbeitung eines Themengebiets der Computational Humanities mit Darstellung der Ergebnisse in angemessener schriftlicher Form.
Präsentation und Verteidigung der Ergebnisse der Masterarbeit in offener Diskussion.
Vermittlung von Kompetenzen zur wissenschaftlichen Analyse von schriftlichen Kulturdaten durch Formulierung wissenschaftlicher Thesen, automatisierte Extraktion von Textmerkmalen und statistische Datenanalyse.
Eigenständige Umsetzung eines selbstgewählten Themas der Computational Humanities von der Formulierung der Forschungsthese über Datensammlung bis zur Datenanalyse.
Einführung in theoretische Grundlagen und praktische Anwendung der temporalen Modellierung, insbesondere Zeitreihenanalyse und verwandte maschinelle Lernverfahren für diachrone Phänomene.
Bearbeitung fachwissenschaftlicher Fragestellungen mit Verfahren der Computational Humanities, Schwerpunkt auf Korpusanalyse nicht-textueller Kulturdaten wie Audio-, Musik-, Bild- und Videodaten.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Computational Humanities an der Universität Würzburg verknüpft geisteswissenschaftliche Inhalte mit datenanalytischen Verfahren. Studierende lernen, kulturelle, historische oder sprachliche Datenbestände systematisch mit computergestützten Methoden zu untersuchen.
Der Studiengang setzt auf eine enge Verzahnung von Theorie und Praxis, sodass Absolvent:innen sowohl fachwissenschaftlich fundiert arbeiten als auch technische Werkzeuge selbstständig anwenden können.
Zentrale Module wie Computational Humanities III vertiefen die methodische Auseinandersetzung mit digitalen Verfahren in den Geisteswissenschaften. Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen vermittelt die technischen Grundlagen, um Modelle zu entwickeln und auf geisteswissenschaftliche Fragestellungen anzuwenden.
Modern Natural Language Processing rundet das Profil ab und befähigt Studierende, Textdaten – etwa historische Quellen oder umfangreiche Korpora – automatisiert zu analysieren und auszuwerten.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit geisteswissenschaftlichem Vorwissen, die Interesse an Programmierung, Datenanalyse und algorithmischen Methoden mitbringen. Auch wer aus einem technischeren Bachelor kommt und sich für kulturelle oder sprachliche Fragestellungen interessiert, findet hier ein passendes Profil.
Wichtig ist die Bereitschaft, sich in zwei unterschiedliche Denkweisen einzuarbeiten: die interpretative Herangehensweise der Geisteswissenschaften und die formale Logik der Informatik.
Absolvent:innen als Computational Humanities-Fachkräfte finden Einsatzmöglichkeiten in Forschungseinrichtungen, Kultureinrichtungen mit digitalen Sammlungen, aber auch in Unternehmen, die Textdaten oder unstrukturierte Informationen auswerten.
Die Kombination aus geisteswissenschaftlicher Reflexionsfähigkeit und technischer Datenkompetenz ist ein Profil, das in vielen datengetriebenen Bereichen zunehmend gefragt ist.
Die Universität Würzburg bietet den Studiengang als Vollzeitprogramm in Würzburg an. Die zulassungsfreie Aufnahme erleichtert den direkten Einstieg für interessierte Bewerber:innen.
Das Format ermöglicht eine kontinuierliche fachliche Auseinandersetzung mit den Studieninhalten und bietet Raum für den Aufbau vertiefter Methodenkompetenz während des gesamten Studiums.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg nach dem Studium führt Computational Humanities-Fachkräfte über verschiedene Stationen, die zunehmend Verantwortung und fachliche Eigenständigkeit mit sich bringen.
Branchenweite Marktorientierung für Computational Humanities-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf der Computational Humanities-Fachkräfte durch KI verändert, lässt sich an konkreten Aufgabenbereichen festmachen.
KI-Systeme übernehmen bereits heute Teile der Datenverarbeitung, doch die inhaltliche Einordnung bleibt menschliche Aufgabe.
Kompetenzen in der Modellentwicklung werden gezielt im Modul Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen aufgebaut, während Modern Natural Language Processing die Textanalysefähigkeiten schärft.
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Kurzprofil der Universität Würzburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für Computational Humanities entscheidet, sollte Freude an technischer Detailarbeit und Programmierung mitbringen, da die Methodenmodule eine kontinuierliche Auseinandersetzung mit Code und Algorithmen erfordern – reine geisteswissenschaftliche Neigung allein reicht hier nicht aus.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Auswahlgrenze über die Zulassung entscheidet.
Grundkenntnisse sind hilfreich, da Module wie Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen und Modern Natural Language Processing technisches Verständnis voraussetzen und vertiefen.
Absolvent:innen arbeiten als Computational Humanities-Fachkräfte in Forschung, Kultureinrichtungen oder in datengetriebenen Unternehmensbereichen.
Er verbindet beide Perspektiven bewusst und verlangt sowohl inhaltliches Interesse an geisteswissenschaftlichen Themen als auch technische Methodenkompetenz.
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